空时分组码的二阶循环平稳特性分析

针对空时分组码的盲识别问题,研究空时分组码信号的二阶循环平稳特性。利用空时分组码矩阵元素之间的相关性,给出了空时分组码相关矩阵的傅里叶变换形式,推导出空时分组码信号在不同时延参数下具有循环频率的特征。通过仿真实验,验证了推导过程的正确性,并定义了用于空时分组码识别的决策树,对空时分组码盲识别技术的发展进行了展望。     

基于生成对抗近端策略优化的机动策略优化算法

针对传统强化学习算法在生成空战机动策略时存在收敛效率低、专家经验利用不足的问题,研究了基于生成对抗-近端策略优化的策略生成算法。算法采用判别器-策略-价值(DAC)网络框架,在近端策略优化(PPO)算法基础上,利用专家数据和环境交互数据训练判别器网络,并反馈调节策略网络,实现了约束策略向专家策略方向优化,提高了算法收敛效率和专家经验利用率。仿真环境为基于 JSBSim开源平台的 F-16飞机空气动力学模型。仿真结高,PPO果表明,本文算法收敛效率高于算法,生成的策略模型具备较好的智能性。     

基于最大序列相关性的Turbo码交织器识别

针对现有算法在Turbo码交织器识别中存在低信噪比适应性差，且识别性能随交织长度增加而急剧恶化的缺点，提出了基于最大校正序列相关的识别算法。该算法首先利用已识别的交织位置序列对每一帧交织位置上的信息序列进行估计，通过遍历可能的交织位置，并作互相关运算，当遍历位置为交织映射关系时，该位置上的数据序列与估计序列具有最大的相似度，从而完成交织位置识别；然后充分利用这些交织位置上的序列，分别估计出校正数据序列，将校正的序列再与原始序列叠加，完成码元校正，直到所有的交织关系识别完成。所提算法直接利用了截获的软判决信息，同时能够实现码元校正，这就克服了以往算法的两个缺点。仿真结果表明，在信噪比为-1 dB，交织长度为1024时，所提出算法仅仅需要1000数据帧，就能达到100%的识别率，与以往算法相比，性能提升2~3 dB，同时完成一次可靠识别所需的数据量仅需以往算法的1/4。     

基于RJ-MCMC的DS-CDMA信号扩频码与信息序列盲估计

针对非合作低信噪比环境下的DS-CDMA信号参数估计问题,在分析信号模型的基础上,提出一种基于可逆跳跃的马尔科夫链蒙特卡罗(RJ-MCMC)扩频序列和信息序列联合估计算法。该算法通过建立信号参数和用户个数的联合后验分布模型,迭代抽样得到待估分布的样本,并有效地在不同维数的子空间中跳转,从而构造一条马尔科夫链,使其平稳分布为待估参数的后验分布。仿真结果表明,该算法在功率相同和不同的条件下均能适应较低的信噪比,并且对不同的用户个数具有较强的适应性,同时算法的估计性能相对现有的方法也有很大的改善。     

飞行模拟器视景生成

提出基于 MultiGen Creator 和 Vega 开发出飞机训练模拟器视景系统的视景节点的软硬件配置要求;论述了基于 Creator 的实体建模方法、基于 Creator 建模和 Vega 软件环境的空中、海面等环境的生成方法、视景仿真软件开发过程以及整体系统的实现等关键技术。仿真结果表明,该视景系统能逼真地演示飞机训练模拟器的仿真过程,并且满足系统仿真实时性的要求。     

基于分段求解含错方程的扰码初态估计

针对低信噪比下扰码初态正确估计率低的问题，提出一种基于求解含错方程的扰码初态估计算法。根据初态递推关系，利用接收的软判决序列建立含错方程，将初态估计问题转化为含错方程组的求解；采用平均校验符合度来衡量含错方程组成立的可能性大小，通过遍历初态集合完成初态估计；通过分段寻优求解的方法来确定校验方程，该方法极大降低了高阶数下需要遍历的初态数。实验结果表明：所提算法在信噪比为0 dB的情况下，扰码初态正确估计率能达90%以上，相比于传统的卷积码快速相关攻击算法约有1～2 dB的性能提升。     

基于HLA的分布交互仿真模拟器的实现

高层仿真框架(HLA)是从DIS发展而来的新一代分布式交互仿真的体系结构。文中给出了基于HLA体系结构的分布式交互仿真模拟器的总体技术方案,在系统组成、硬件结构、软件结构、基于HLA的模拟器仿真引擎、视景仿真系统等方面进行了详细的论述。     

超视距空战仿真中的策略识别

针对超视距空战仿真中敌机策略的识别问题,研究了一种基于案例的策略识别方法。该方法通过构建包含假定的对手任务目标、观测数据、策略等内容的案例库,采用相似度计算选择与新的观测相似的案例库子集,并计算策略概率分布来识别对手策略。实验证明,相比与常规的基于案例推理方法,在案例中增加敌机任务目标提高了策略识别准确率,并且在假定敌机目标不正确时,能修复错误假定并进行策略识别,改善了基于案例策略识别方法的性能。